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Tópicos Avançados em Banco de Dados Sistemas de Informação Prof. Me. Everton C. Tetila.

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1 Tópicos Avançados em Banco de Dados Sistemas de Informação Prof. Me. Everton C. Tetila

2 Agenda 1. Apresentação 2. Objetivos 3. Conteúdo Programático 4. Metodologia 4. Metodologia 5. Critérios de Avaliação 5. Critérios de Avaliação 6. Referências 6. Referências

3 Apresentação Disciplina: Tópicos Avançados em Banco de Dados Carga Horária: 72 horas Professor: Me. Everton Castelão Tetila Cronograma: Aula 1Aula 2Aula 3Aula 4Aula 5Aula 6Aula 7Aula 8 24/0908/1015/1022/1029/1005/1112/1119/11 BI Data Warehouse ETLOLAPDashboards Data mining Primeira avaliação EaD Aula 9Aula 10Aula 11Aula 12Aula 13Aula 14Aula 15Aula 16Aula 17 26/1103/1210/1217/1228/0104/0211/0218/0225/02 EaD Seminário SubExame

4 Objetivos Objetivos: Introduzir aos acadêmicos os conceitos necessários para a criação de estruturas metodológicas e tecnológicas, associadas a projetos de Business Intelligence (Inteligência Empresarial) em ambientes corporativos.

5 Conteúdo Programático Conteúdo Programático: Inteligência Empresarial (Business Intelligence) Armazém de dados (Data Warehousing) Extração transformação e carga (ETL) Processamento Analítico Online (OLAP) Dashboards e Relatórios Mineração de dados (Data Mining) Plataforma Pentaho de Business Intelligence

6 Metodologia Metodologia: A disciplina é organizada na forma de aulas teóricas em sala acompanhadas de atividades avaliativas para que os alunos apliquem os conhecimentos adquiridos. Serão utilizados os seguintes recursos: computadores com conexão à Internet, giz, apagador e projetor (datashow).

7 Web: Página da disciplina Disponível em: Metodologia

8 Critérios de Avaliação: A avaliação da disciplina será realizada da seguinte maneira: P1: avaliação 1 – Prova individual sem consulta (valor 7,0); T1: Trabalhos – Resolução individual de exercícios para fixação do conteúdo (valor 3,0); N1 = P1+T1 – Nota parcial do primeiro trimestre; N2 = Elaboração e apresentação de artigos; A média de aproveitamento é determinada pela seguinte fórmula: MA = (N1 + N2) /2 Obs: avaliação substitutiva – Prova individual sem consulta, opcional p/ substituir a menor nota (N1 ou N2); EF: exame final – Prova individual sem consulta. Será considerado aprovado na disciplina quando: MA 6,0 e frequência 75%, sendo MF = MA. Critérios de Avaliação

9 Referências Bibliografia Básica: DATE, C. J. Introdução a Sistemas de Bancos de Dados. 8 ed. Rio de Janeiro: Elsevier, p. ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 4ª ed., Addison Wesley, p. SHIMIZU, Tamio. Decisão nas organizações. 3ª ed. São Paulo: Atlas, p. KIMBALL, R. ROSS M. The data warehouse toolkit the complete guide to dimensional modeling. New York:John Wiley & Sons, 2ª ed., HAND, D; MANNILA, H; SMYTH, P. Principles of Data Mining. MIT Press, p. WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data Mining practical machine learning tools and techniques. Amsterdam: Elsevier 3ª ed., p.

10 Referências Bibliografia Complementar: UFBA. Universidade Federal da Bahia. Plataforma Pentaho de Business Intelligence: Manual de utilização Disponível em:. Acesso em: 06 nov


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